Die fortschrittlichsten Werbetreibenden, die eine datengesteuerte Marketing- und Attribution-Strategie verfolgen, profitieren erheblich davon. Bis zu 30 %* Kosteneinsparungen und 20 %* Umsatzwachstum können dadurch resultieren. Allerdings nutzen nur 2 %* der Werbetreibenden diese Möglichkeit voll aus.
Sie ermöglichen es, den Beitrag jedes Kanal-Einsatzes zu den Ereignissen auf der Website des Werbetreibenden zu messen. Dies kann ein Besuch oder eine Conversion (Lead oder Produktkauf) nach einem oder mehreren Attributionsmodellen sein. Unter Kanal-Einsatz verstehen wir die verschiedenen Budgetlinien des Medienmixes. Zum Beispiel: SEA, Social, Display, Retargeting, Affiliation, E-Mailing, etc.
Ein Kanal wie Display ist zum Beispiel sehr vielfältig, sowohl was die Formate (Native Ads, IAB, Wrapping usw.) als auch die Marketingziele (Awareness, Acquisition, Performance, Loyalität) angeht.
Um relevante Entscheidungen treffen zu können, ist es wichtig, eine möglichst umfassende Übersicht über den Medienmix und die daraus resultierenden Interaktionen zu haben. Ausserdem entspricht die Summe der Interaktionen einem Conversion-Pfad.
Interaktionen sind mit einem Ereignis verbunden. Allgemeiner bekannt als Conversion. Es gibt mehrere Arten von Conversions:
Es ist wichtig, die Begriffen Attribution und Contribution zu unterscheiden.
Nachstehend finden Sie einen Überblick über die wichtigsten Attribution- und Contribution-Tools. Beispiele hierfür sind Easyence, Google Analytics, AT Internet, Eulerian Technologies, Commanders Act und Wizaly. Adserver wie Google Campaign Manager, Sizmek oder Weborama ermöglichen auch die Attribution, respektive Contribution zwischen den einzelnen Marketingkanälen. Es ist anzumerken, dass alle Tools zur Messung der Contribution auch eine Attribution ermöglichen.
Es ist wichtig, darauf hinzuweisen, dass Attribution- und Contribution-Tools nicht von vornherein in DSPs integriert sind. Es ist daher unerlässlich, Tracking-Elemente dieser Plattformen zu integrieren, um die Leistung von programmatischen Kampagnen zu messen. Ein Trading Desk muss daher zwischen der Steuerung auf seiner Plattform und der beobachteten Performances auf dem Tool des Kunden jonglieren. Dies sollte entsprechend dem festgelegten Attribution-/Contribution-Modell geschehen. Je nach Modell kann die Attribution sehr unterschiedlich ausfallen.
Die Kosten für diese Tools trägt der Werbetreibende. Die Kosten können je nach Komplexität des gewählten Tools, dem Website-Traffic oder dem Volumen der zu analysierenden Ereignisse variieren.
Wir können Attribution- und Contribution Tools in 3 Kategorien einteilen.
Es gibt mehrere Modelle. Sie sind entweder attributiv (Zuordnung einer Conversion zu einer einzelnen Interaktion), wie das Last-Click-Modell, oder beitragend (mit Berücksichtigung, dass mehrere Interaktionen für die Conversion relevant waren) wie das U-Modell.
Mit der zunehmenden Komplexität des digitalen Marketings wird das Attribution-Modell zunehmend in Frage gestellt. Sie berücksichtigt nicht die Mitwirkung anderer Interaktionen entlang des Conversion-Pfades. Es ist daher sinnvoll, einen Blick auf die Beitragsmodelle zu werfen.
Ein interessanter Unterschied, der bei diesen Modellen berücksichtigt werden muss, ist der Begriff "a priori" gegenüber "a posteriori". A-Priori-Modelle (oder regelbasierte Modelle) implizieren eine Verzerrung in der Analyse. Diese Verzerrung hängt mit der Person zusammen, die das Attributionsmodell auswählt. Dadurch wird unweigerlich ein Kanal im Medienmix bevorzugt.
Das A-Posteriori-Modell (oder statistisches Modell) hingegen, hebt diese Verzerrung auf. Statistische Modelle konzentrieren sich bei ihrer Analyse auf einen vergangenen Zeitraum der Kampagne und verwenden verschiedene Theorien (Markov, Shapley, lineare Regression usw.). Sie zeigen die optimalen Conversion-Pfade auf, um maximale Conversions zu erzielen.
Hier eine Liste der wichtigsten Attribution- und Contribution-Modelle:
Demnächst >> Hier können Sie unseren Artikel über die verschiedenen Attribution- und Contribution-Modelle aufrufen.
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